Selvom prædiktiv analyse har eksisteret i mere end et årti, er det først nu, at organisationer har hævet det til en vigtig del af deres forretningsdrift. I dag kan prædiktiv analyse bruges til at øge din bundlinje og give dig en konkurrencemæssig fordel — især hvis du bruger den interaktive analyses software, der er tilgængelig.
Hvis du er nysgerrig efter at lære mere om prædiktiv analyse, og hvordan det kan hjælpe din virksomhed med at blomstre, kan du udforske denne oversigt for at finde svar.
Definition af prædiktiv analyse
Prædiktiv analyse er, når du bruger data, maskinlæring og statistiske algoritmer til at identificere og forudsige fremtidige tendenser baseret på historiske data. Ved hjælp af prædiktiv analyse kan du træffe mere præcise, datadrevne beslutninger om markedet og forbrugerne.
Typer af prædiktiv analyse
Der findes flere typer prædiktiv dataanalyse, som du kan bruge til at vurdere data, afdække mønstre og observere tendenser for at forudsige fremtidige hændelser. Nogle populære modeller til disse analyser omfatter klyngedannelse, klassifikation og tidsseriemodeller.
Klyngedannelsesmodeller
Denne type dataanalysemodel hører under kategorien ikke-overvåget læring, som grupperer data baseret på lignende egenskaber. Du kan bruge denne type prædiktiv analyse til at segmentere kunder baseret på fælles karakteristika og udvikle unikke strategier for hver gruppe.
Have an account? Log In
Klassifikationsmodeller
Med denne prædiktive model arbejder du med overvåget maskinlæring. Ved hjælp af klassifikationsmodeller kan du kategorisere data baseret på historiske oplysninger for at beskrive relationer inden for et givet datasæt. Klassificer dine potentielle kunder eller kunder i grupper, eller besvar spørgsmål med binære resultater som sandt eller falsk.
Nogle almindelige klassifikationsmodeller omfatter beslutningstræer, logistisk regression, neurale netværk og tilfældig skov.
Psst! Du kan bruge disse typer modeller til at beregne fremtidig omsætning.
Tidsseriemodeller
Når du bruger tidsseriemodeller, anvender du forskellige datainput med en fastlagt tidsfrekvens — uanset om den er månedlig, ugentlig eller daglig. Du kan afbilde afhængige variabler over tid for at vurdere dine data med henblik på tendenser, sæsonudsving og cyklisk adfærd, såsom at forudsige, hvor mange opkald dit callcenter kan modtage pr. time i løbet af dagen.
Betydningen af prædiktiv analyse
Organisationer benytter sig af prædiktiv analyse for at løse en række problemer og afdække unikke muligheder. Nogle af de mest almindelige anvendelsesområder, der gør prædiktiv analyse afgørende, omfatter:
Opdagelse af svindel: Kombiner forskellige analysemetoder til mønstergenkendelse, som undersøger handlinger på ethvert netværk i realtid for at opdage uregelmæssigheder og identificere kriminel adfærd.
Optimer kampagner: Fastslå, hvordan en kunde kan reagere på opsøgende kontakt, eller hvornår vedkommende vil foretage et køb, for at tiltrække nye kunder og fremme muligheder for krydssalg.
Forbedr driften: Brug prædiktive modeller til at forudsige behovet for lagerbeholdning og ressourcer for at strømline driften. Du genbestiller nødvendige varer til tiden og sikrer en effektiv funktion. Disse modeller er også afgørende for at opbygge en formel til salgsprognoser, der konsekvent er præcis.
Reducer risikoen: Vurder en købers sandsynlighed for misligholdelse ved hjælp af kreditvurderinger og andre målepunkter. Faktisk er en kreditvurdering en prædiktiv model, der inddrager alle oplysninger, som er relevante for en persons risiko, og giver dig et letforståeligt målepunkt.
Hvem har brug for prædiktiv analyse?
Prædiktiv analyse indeholder svaret for en række brancher og anvendelsesområder, herunder:
Bankvæsen: Finansielle tjenester har brug for maskinlæring og kvantitative værktøjer til at forudsige kreditrisici og opdage svindel. Analyse gør det muligt for disse institutioner at håndtere dynamiske markedsændringer i realtid for at opnå bedre resultater i fremtiden.
Menneskelige ressourcer: HR er afhængig af prædiktive analyseværktøjer til at matche potentielle ansøgere med den rette organisation ved hjælp af forskellige undersøgelsesmålinger. Med både kvalitative og kvantitative data kan de reducere personaleudskiftningen og øge medarbejdertilfredsheden.
Sundhedssektoren: Hospitaler og klinikker kan bruge prædiktiv analyse til at administrere behandling, spore udbrud og planlægge passende bemanding. Datamining af sundhedsjournaler hjælper dem med at lære mere om patienters reaktioner på medicin og mængden af sygdomme efter sæson. En af fordelene ved CRM-software til sundhedssektoren er, at mange af disse værktøjer tilbyder denne funktion.
Forsyningskæden: Logistikbrancher skal kunne forudsige, hvornår lagerbeholdningen skal genbestilles, og hvordan passende prisstrategier for markedet fastsættes. Prædiktiv analyse er nøglen til at imødekomme kundernes efterspørgsel uden at overlagre og til at vurdere de skiftende produktomkostninger over tid.
Salg og markedsføring: Markedsføring og salg bruger allerede kunstig intelligens til beslutningstagning med BI og automatiseret rapportering. Historisk og statistisk analyse giver ganske enkelt flere værktøjer til at følge og forstå kundelivscyklussen.
Hvordan fungerer prædiktiv analyse?
Der findes flere arbejdsgange til opbygning af en ramme for prædiktiv analyse, som leverer handlingsanvisende indsigter, men her er et eksempel, der omfatter fem grundlæggende trin:
- Definer dit problem: Du har brug for en tese og et sæt krav. Håber du på at bruge modelleringsteknikker til at opdage svindel? Forsøger du at fastslå lagerbeholdningen til julehandlen? Når du kender dit problem, kan du vælge den type prædiktive model, der besvarer dit spørgsmål.
- Indsaml og organiser dine data: Du har måske årtiers data at trække på eller kun de aktuelle data fra det seneste år. Uanset hvor mange oplysninger du har lige nu, bør du identificere datastrømme og organisere datasæt i et datalager.
- Forbered og behandl dine data: Rådata kan kun gøre en begrænset forskel for at løse et forretningsproblem. Du skal rydde op i dine data for at fjerne uregelmæssigheder, udfylde manglende datapunkter og eliminere ekstreme afvigelser, som kan forvrænge dine resultater, før du bruger en prædiktiv analysemodel.
- Udvikl din prædiktive model: Dataforskere bruger forskellige værktøjer og statistiske teknikker til at udvikle en model, der kan finde et svar på dit problem. Har du brug for lineær regression? Et beslutningstræ? Maskinlæringsalgoritmer?
- Valider dine resultater: Stol ikke på, at cloudcomputing finder det perfekte svar hver gang. Kontrollér modellens nøjagtighed, og juster den efter behov for at opnå de resultater, der giver mest mening.
Eksempler på prædiktive analyseteknikker
Her er nogle eksempler på prædiktive analyseteknikker, og hvordan denne dataanalyse kan fungere i den virkelige verden.
Regressionsanalyse
Denne teknik estimerer forholdet mellem variabler for at fastslå mønstre i store datasæt og korrelationen mellem input. Den bedste anvendelse af regressionsmodeller er at undersøge, hvordan uafhængige variabler kan påvirke hinanden, for eksempel hvordan en prisstigning påvirker salget.
More Articles
Beslutningstræ
Denne type klassifikationsmodel inden for datavidenskab placerer data i forskellige kategorier baseret på særprægede variabler. Du bruger denne statistiske modelleringsmetode til at forstå individuelle beslutninger, for eksempel hvordan kundeoplevelser påvirker købsbeslutninger.
Neurale netværk
Denne type modellering bruger maskinlæring til at automatisere prædiktiv analyse ved arbejde med komplekse sammenhænge. De er i bund og grund motorer til mønstergenkendelse, som er ideelle til at finde ikke-lineære sammenhænge i dine datasæt. Brug neurale netværk til at validere resultaterne fra andre modeller.
Øg din operationelle effektivitet
Hvis præskriptiv analyse lyder som en løsning på dine forretningsproblemer, er det tid til at tage avanceret software i brug, der kan håndtere store datasæt og komplekse situationer. Tag et kig på nogle af de bedste apps til analyse for at finde de bedste værktøjer til dine behov.
Følg med i udviklingen, når du abonnerer på RevOps-nyhedsbrevet for at få indsigt direkte i din indbakke.
